Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Четиристепенният стък за персонализация

Ниво 1 | Знае – Правила и AGENTS.md

Покрити теми:
• Определяне на конвенциите и стандартите за кодиране в проекта
• Документиране на архитектурата и техническите ограничения
• Създаване на инструментарно-независими насоки за проекта
• Поддържане на съгласуваност между екипите разработчици и инструментите с ИИ

Ниво 2 | Може – Умения (Skills)

Покрити теми:
• Създаване на повторно използвани блокове специализирани познания
‧ Зареждане на контекстуална информация само когато е необходимо
• Намаляване на размера на контекста, докато се подобрява изпълнението на задачата
• Изграждане на библиотеки с повторно използвани работни потоци и експертиза

Ниво 3 | Достига – MCP

Покрити теми:
• Свързване на инструментите за ИИ с външни системи и услуги
• Достъп до хранилища, бази данни и източници на документация
• Разширяване на възможностите на асистентите за кодиране с ИИ
• Въвеждане на сигурни интеграции и контроли за управление

Ниво 4 | Действа – Агенти

Покрити теми:
• Разбиране на автономните ИИ агенти и техните възможности
‧ Четене, писане, тестване и актуализиране на код автономно
• Управление на целево-ориентирани работни потоци и делегирани задачи
• Въвеждане на механизми за надзор и човешки преглед на агентските системи

Ден 1 | Делегиране и разширяване на инструментите

Модул 1 | От асистент към агент

Покрити теми:
• Разбиране на разликата между ИИ асистенти и автономни агенти
• Инлайн завършване на код срещу агентско делегиране
• Как агентските работни потоци променят структурата на задачите за разработка
• Определяне на задачи, подходящи за делегиране на агенти
• Най-добри практики за сътрудничество с автономните ИИ системи

Модул 2 | Делегации, които работят без постоянен контрол

Покрити теми:
• Написване на ефективни инструкции за ИИ агенти
• Предоставяне на достатъчен контекст и бизнес изисквания
• Определяне на ограниченията и границите за изпълнение
‧ Въвеждане на ясни критерии за приемане и мерки за успех
• Намаляване на човешката намеса, докато се поддържа качеството

Модул 3 | Стек за персонализация и приложения

Покрити теми:
• Разбиране на четиристепенния стък за персонализация
• Използване на Правила и AGENTS.md за дефиниране на конвенциите в проекта
‧ Определяне кои механизми за персонализация са приложими в различни сценарии
• Управление на контекста ефективно между инструменти и проекти
• Създаване на последователни среди за разработка с ИИ помощ

Модул 4 | Умения и субагенти

Покрити теми:
‧ Създаване на повторно използими Умения за често срещани работни потоци и задачи
• Пакетиране на специализирани познания за многократно използване
• Разбиране на ролята на субагентите и изолираните контексти
‧ Делегиране на ограничени задачи към специализирани агенти
• Повишаване на ефективността чрез модуларни ИИ работни потоци

Ден 2 | Свързване на инструменти, паралелизъм и управление

Модул 5 | MCP: Свързване и изграждане

Покрити теми:
• Разбиране на принципите на протокола за контекст на модела (MCP)
• Свързване на инструментите за ИИ с външни системи и услуги
‧ Интегриране на браузъри, бази данни, хранилища и източници на документация
• Изграждане на персонализиран сървър MCP
‧ Управление на контрола на достъпа и съображенията за сигурност

Модул 6 | Дисциплинirаният агентски работен поток

Покрити теми:
• Въвеждане на повтарящ се процес за разработка с ИИ помощ
‧ Идеи и планиране с ИИ агенти
• Изграждане и внедряване на решения в сътрудничество
‧ Тестване и валидиране на генерираните резултати
• Преглед и финализиране на deliverable-и с подходящи стъпки за проверка

Модул 7 | Паралелна разработка

Покрити теми:
• Изпълнение на множество ИИ агенти едновременно
‧ Работа с изолирани клонки (branches) и Git worktrees
• Координация на дейностите за разработка в рамките на паралелни работни потоци
‧ Сливане и валидиране на резултатите от множество агенти
• Повишаване на производителността чрез стратегии за паралелно изпълнение

Модул 8 | Рискове, преглед и управление

Покрити теми:
‧ Оценяване и одит на външни Умения и сървъри MCP
• Разбиране на рисковете за сигурността и управлението
‧ Управление на разрешенията и правата за достъп
• Защита на чувствителните данни и интелектуалната собственост
‧ Въвеждане на процеси за преглед и практики за гарантиране на качеството

Модул 9 | Внедряване на ИИ в софтуерното разработване: Използваеи случаи и следващи стъпки

Покрити теми:
• Как организациите интегрират ИИ в цикъла на разработка на софтуер (SDLC)
• Реални използваи случаи и примери за внедряване от различни индустрии
• Чести подходи за внедряване на ИИ: индивидуално внедряване, екипно внедряване и организационно разширяване
• Типични използваи случаи в рамките на SDLC:
‧ Събиране на изисквания и документация
• Генериране на код и прототипиране
‧ Тестване и гарантиране на качеството
• Преглед на кода и рефакторинг
‧ Документация и управление на познанията
• DevOps и управление на инциденти
‧ Модели на управление, политики и съображения за сигурност
• Мерене на производителността и възвръщаемостта на инвестицията (ROI) при разработка с ИИ помощ
‧ Създаване на вътрешна пътна карта за внедряване на ИИ
• Определяне на практически следващи стъпки за участниците и техните екипи

Работилница за интерактивна дискусия

• Текущите предизвикателства в екипите за разработка на участниците
‧ Идентифициране на използваи случаи с висока стойност за незабавно внедряване
• Рискове, пречки и организационни съображения
‧ Създаване на начален план за действие за интеграция на ИИ.

Изисквания

Професионален опит в разработването, увереност при работа с терминала и познания за Git. Редовна употреба на инструмент за писане на код с ИИ или завършено обучение "Основи".

За кого е

Разработчици, които вече използват инструменти с ИИ, технически лидери, отговорни за внедряването в екипа, и инженери по платформи или DevOps, изграждащи Умения и сървъри MCP.

 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории